7月初，美国劳工统计局公布的一组数据让市场神经紧绷——7月新增非农就业人数仅7.3万人，远低于市场预期的11万人；失业率从4.1%升至4.2%；更令人震惊的是，5月和6月的非农数据被大幅下修：5月新增就业从14.4万下调至1.9万，6月从14.7万下调至1.4万。这一系列数据不仅刷新了市场对美国就业市场的预期，更将“滞胀”这一经济难题再次推至聚光灯下。

　　非农数据：就业市场的“温度计”为何失灵？

　　作为美国经济最重要的“晴雨表”之一，非农数据向来被视为观察就业市场活力的核心指标。但此次数据的“集体跳水”显然超出了常规波动范围：7月新增就业仅7.3万，创下2020年12月以来的最低值（除罢工等特殊因素外）；5月和6月的数据修正后，过去三个月的月均新增就业仅11.6万，远低于2024年四季度的月均22.3万。

　　这种疲软背后，是多重因素的交织。一方面，特朗普政府的关税政策与移民驱逐政策正在产生“通胀冲击”：关税推高进口商品成本，抑制企业投资与消费者支出；移民政策则加剧了劳动力市场的结构性短缺，尤其是低端服务业和农业领域。另一方面，美联储长期维持高利率的政策，抑制了利率敏感型行业（如房地产、制造业）的扩张，进一步拖累了就业增长。

　　就业疲软与通胀抬头：滞胀的“双面夹击”

　　滞胀的核心特征是“经济增长放缓+通胀高企”。当前，美国经济正面临这一矛盾的双重挤压。

　　从增长端看，非农数据的疲软直接反映了总需求的萎缩。企业因成本上升（关税）和融资成本高企（高利率）而减少招聘，消费者因物价上涨和收入预期下降而削减消费，两者共同导致经济增速放缓。美国商务部数据显示，2025年上半年GDP平均年率仅为1.25%，较2024年四季度下降约1个百分点，已低于2.1%的趋势增长水平。

　　从通胀端看，关税政策与“财政主导”模式正在加剧价格粘性。关税本质上是“隐性税收”，推高进口商品成本；同时，美国政府为维持技术竞争优势而持续扩大财政赤字（2026年减税规模进一步扩大），叠加全球供应链重构带来的成本上升，使得通胀压力难以快速缓解。中金公司指出，美国正步入“双高时代”——关税与利率长期维持高位，形成“类滞胀”压力（经济增速放缓但保持正增长，通胀持续上升）。

　　市场与机构的分歧：年内滞胀概率几何？

　　尽管非农数据疲软引发滞胀担忧，但机构对“年内是否陷入滞胀”仍存在分歧。

　　惠誉评级首席经济师布莱恩·库尔顿认为，2025年下半年美国经济将“朝滞胀方向发展”，但失业率预计不会升至历史高位，因此严格意义上的滞胀（高通胀+高失业）概率较低；宏源期货分析师王文虎则指出，短期内财政赤字扩张、减税政策及零售销售等指标的稳健，可能支撑经济“软着陆”，年内滞胀概率不大。

　　不过，加拿大皇家银行首席经济学家Frances Donald提出了“轻度滞胀”的概念，即经济增长放缓且低于趋势水平，同时物价压力持续上升。中金公司更强调“类滞胀”风险，认为其核心是经济增长与通胀的“相向而行”，而非恶性通胀。

　　美联储的“两难”：降息能否化解矛盾？

　　面对就业市场的疲软与通胀的粘性，美联储的政策选择陷入“两难”。

　　7月非农数据公布后，市场对9月降息的预期迅速升温。但美联储主席鲍威尔在杰克逊霍尔年会上仅表示“政策立场调整或许是必要的”，并未明确降息路径。分析师指出，尽管鲍威尔的“鸽派”表态为降息打开大门，但后续通胀数据（如8月CPI）和劳动力市场数据（如8月非农）仍可能左右政策方向。

　　更关键的是，降息能否真正缓解经济矛盾？若降息幅度过大，可能加剧通胀预期；若降息幅度不足，则无法有效刺激增长。这种“政策两难”正是滞胀环境的典型特征。

　　长期风险：财政主导下的“债务-通胀”螺旋

　　除了短期矛盾，美国经济还面临更长期的“财政主导”风险。

　　为维持技术竞争和经济增长，全球主要经济体（包括美国）已进入“财政主导、货币配合”模式。这种模式通过扩大财政赤字和债务规模支撑经济，但代价是长期债务积累和通胀压力。当前，全球长债收益率持续飙升：30年期美债收益率逼近5%，日债收益率升至3.22%的历史高位，德债收益率突破3%（2011年以来首次），均反映出市场对财政约束的担忧。

　　宏源期货王文虎警告，这种“高债务+高利率”的时代可能持续至经济崩溃或债务违约倒逼改革，类似阿根廷等国的历史教训。而一旦债务危机爆发，经济增长将面临更严重的冲击。

　　结语：非农数据背后的“警钟”

　　7月非农数据的疲软，不仅是就业市场的“警报”，更是美国经济矛盾的缩影。短期来看，政策调整（如降息）和财政扩张可能延缓滞胀的全面爆发；但长期来看，关税、高债务、高利率的“三高”组合，以及“财政主导”模式的不可持续性，正将美国经济推向“类滞胀”的深渊。

　　对于市场而言，非农数据不仅是观察就业的“窗口”，更是理解经济周期与政策逻辑的“钥匙”。在滞胀风险未消的当下，警惕数据的“信号意义”，或许比纠结于单一数据点更重要。